En ny ai-modell har dykt upp som kan skapa videor på ett Deepverse, Som Har det Formella namnet ”4D Autoregressive Videogenerierung als Weltmodell“, Påstår Sig Kunna Förstå Rörelser Och Miljöer På ett Djupare Sätt än Många andra videogeneringsmodeller.
Deepverse -Repräsentantar en del av den senaste uTvecklingen inom Autoregressive Modeller För Visuella Applikationer Och Bidrar Bis For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For. Projektet är ETT Exempel
Praktiska Tillämpningar
Deepverse demonstratorar Sin Kapacitet Genom Olika Szenarier Där Karaktärer Interagerar Med Miljöer På naturliga Sätt. Systemet kan Generera Sekvenser Där Karaktärer Springer Längs Vägar, Passerar Bilar, Går Genom Byar Och Interagerar Med Både Djur Och Andra Karaktärer.
Systemet kan också hantera mer komplexa szenarier sensom driving genom skogar, förflytning Alla Dessa Exempel Visar På Systemets förmåga advert Upprätthålla räumlich och temporale Koherens Över Utökade Sekvenser.
Fyska Simuleringar Och Kollisionshantering
Deepverse Kan Hantera Komplexa Fyska Interaktioner Tack Vare Sin Integration Med Avancerade KollisionsdeteKteringsSystem. FORTSKNING INOM OMRåDET VISAR ATT DJUPA INTERKTIVA FYSISKA SIMULERINGSRAMVERK KAN EFFEKTIVT HANTERA HERKYG-ABJEKT KOLLISIONER GENOM ATT ANVAnda Grafneurala Nätverk.
DESSA -SYSTEM KAN FERUTSAGA DYNAMISK INFORMATIONEN GENOM ATT TA HANSYN TIP KOLLISIONSTILLSTåND OCH ENTRUCERAR KOLLISIONSMEDIMEDVETNA REKURSIVA REGRESSIONSMODULER För att appdatera nbarametrar baserat p Å InterpenTrationsDistanSerser. Det här resulterar i visuellt utmärkta och fysick korrektta resultat utan wechselrationenprobleme